論文の概要: TrAISformer -- A Transformer Network with Sparse Augmented Data Representation and Cross Entropy Loss for AIS-based Vessel Trajectory Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03958v4
• Date: Wed, 3 Jan 2024 14:22:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 17:30:28.599030
• Title: TrAISformer -- A Transformer Network with Sparse Augmented Data Representation and Cross Entropy Loss for AIS-based Vessel Trajectory Prediction
• Title（参考訳）: TrAISformer -- AISに基づく容器軌道予測のための疎拡張データ表現とクロスエントロピー損失を備えたトランスフォーマネットワーク
• Authors: Duong Nguyen and Ronan Fablet
• Abstract要約: 船舶軌道予測は多くの海洋アプリケーションやサービスにおいて重要な役割を担っている。 AISデータを用いた血管軌跡の予測は、現代の機械学習技術においても困難である。 我々は、AISデータの離散的高次元表現と、異質性や多様性に明示的に対処するために設計された新しい損失関数を導入する。 TrAISformerは10海里から10時間以内の平均予測性能で最先端の手法を大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.281166430457647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vessel trajectory prediction plays a pivotal role in numerous maritime applications and services. While the Automatic Identification System (AIS) offers a rich source of information to address this task, forecasting vessel trajectory using AIS data remains challenging, even for modern machine learning techniques, because of the inherent heterogeneous and multimodal nature of motion data. In this paper, we propose a novel approach to tackle these challenges. We introduce a discrete, high-dimensional representation of AIS data and a new loss function designed to explicitly address heterogeneity and multimodality. The proposed model-referred to as TrAISformer-is a modified transformer network that extracts long-term temporal patterns in AIS vessel trajectories in the proposed enriched space to forecast the positions of vessels several hours ahead. We report experimental results on real, publicly available AIS data. TrAISformer significantly outperforms state-of-the-art methods, with an average prediction performance below 10 nautical miles up to ~10 hours.
• Abstract（参考訳）: 船舶軌道予測は多くの海洋アプリケーションやサービスにおいて重要な役割を果たす。 自動識別システム(AIS)は、この課題に対処するための豊富な情報を提供するが、動きデータの本質的な不均一性とマルチモーダル性のため、現代の機械学習技術においても、AISデータを用いた船舶軌道の予測は困難である。 本稿では,これらの課題に取り組むための新しいアプローチを提案する。 我々は、AISデータの離散的高次元表現と、不均一性と多モード性を明確に扱うように設計された新しい損失関数を導入する。 traisformer-は、数時間前に船舶の位置を予測するために、拡張された空間内のais容器軌道の長期的時間パターンを抽出するトランスフォーマーネットワークである。 実物公開AISデータに対する実験結果について報告する。 TrAISformerは最先端の手法よりも優れており、平均的な予測性能は10海里から10時間以内である。

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